构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类

news2024/11/23 14:32:41

深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类

引言

在计算机视觉领域中，CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集，广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络（CNN），并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文，您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。
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数据预处理

首先，我们需要加载并预处理CIFAR-10数据集。CIFAR-10包含60000张32x32的彩色图像，分为10个类别，每个类别有6000张图像。我们使用torchvision库来轻松加载这些数据，并应用一些基本的变换，如归一化。

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 归一化到[-1, 1]
])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False)

模型定义

接下来，我们定义一个简单的卷积神经网络。该网络包含三个卷积层，两个池化层，以及两个全连接层。

import torch.nn as nn

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 64)  # 考虑到池化层后的尺寸
        self.fc2 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = torch.relu(self.conv3(x))
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)  # flatten
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = ConvNet()

训练过程

我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数来训练模型，并将模型训练10个epoch。训练过程中，我们记录每个epoch的平均损失。

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net.to(device)

num_epochs = 10
loss_history = []  # 记录每个epoch的平均损失
for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print(f'[{epoch + 1}, {i + 1}] loss: {running_loss / 100}')
            running_loss = 0.0

    epoch_loss = running_loss / len(trainloader)
    loss_history.append(epoch_loss)

print('Finished Training')

模型评估

训练完成后，我们在测试集上评估模型的性能，并计算准确率。

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

final_accuracy = 100 * correct / total

print(f'Accuracy of the network on the 10000 test images: {final_accuracy} %')

结果可视化

最后，我们将训练过程中的损失和最终的准确率进行可视化，以便更直观地了解模型的训练效果。

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化损失
plt.plot(range(1, num_epochs + 1), loss_history)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss History')
plt.show()

# 可视化准确率
plt.bar(1, final_accuracy, width=0.4, label='Final Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy (%)')
plt.title('Final Accuracy on Test Set')
plt.legend()
plt.show()